Prismodellen for DeepSeek-R1 på AWS påvirker væsentligt store AI-implementeringer ved at tilbyde en omkostningseffektiv løsning sammenlignet med traditionelle proprietære AI-modeller. Sådan påvirker det disse implementeringer:
Omkostningsstruktur
-Infrastrukturbaseret prisfastsættelse: På AWS opkræves brugere af DeepSeek-R1 baseret på den infrastruktur, de bruger, specifikt de EC2-forekomster, der kræves for at køre modellen. Dette betyder, at omkostningerne er direkte knyttet til de forbrugte computerressourcer snarere end mængden af data, der er behandlet eller genereret af modellen [2] [3]. For eksempel kan omkostningerne til at køre DeepSeek-R1 på en AWS EC2-instans variere fra ca. $ 2,67 til $ 3,50 per time, afhængigt af forekomsttypen [1].
- Skalerbarhed og fleksibilitet: Modellens evne til at skalere med behovene i implementeringen giver virksomheder mulighed for at styre omkostninger effektivt. Ved at udnytte AWS EC2 -forekomster kan virksomheder let justere deres brug af infrastruktur til at matche deres AI -arbejdsbelastningskrav, hvilket sikrer, at de kun betaler for det, de bruger [1] [3].
Omkostningseffektivitet
-Sammenligning med proprietære modeller: DeepSeek-R1 er placeret som et mere omkostningseffektivt alternativ til proprietære modeller som dem fra Openai. Mens proprietære modeller ofte opkræver pr. Token behandlet, kan DeepSeek-R1s infrastrukturbaserede prisfastsættelse være mere økonomiske til store implementeringer, hvor mængden af behandlet data er høj [2] [5].
-Innovativ arkitektur: Modelens blanding af eksperter (MOE) arkitektur og brug af beregning af blandet præcision reducerer beregningsomkostninger, hvilket gør den mere ressourceeffektiv end mange andre store AI-modeller. Denne effektivitet bidrager til lavere driftsomkostninger for brugere [6].
Implementeringsmuligheder
- AWS-tjenester: Deepseek-R1 kan implementeres gennem forskellige AWS-tjenester, herunder Amazon Bedrock og Amazon Sagemaker. Disse platforme tilbyder forskellige niveauer af tilpasning og brugervenlighed, så virksomhederne kan vælge den implementeringsmetode, der bedst passer til deres behov og budget [3] [7].
- Tilpasning og kontrol: For organisationer, der kræver mere kontrol over deres AI -implementeringer, giver muligheder som Amazon Sagemaker avancerede tilpasningskapaciteter. Denne fleksibilitet er afgørende for storstilet implementeringer, hvor specifikke krav muligvis skal opfyldes [3] [7].
udfordringer og overvejelser
-On-Premise-implementeringer: Mens skybaserede implementeringer tilbyder fleksibilitet, kan de lokale implementeringer af DeepSeek-R1 være udfordrende på grund af de høje forhåndsomkostninger ved AI-accelerationshardware, som kan være omkring $ 250.000 [8].
- Data Privatliv og sikkerhed: For virksomheder, der bruger DeepSeek-R1 via API'er fra sit moderselskab, er der bekymring for databeskyttelse og sikkerhed, især når man routing af data gennem servere i regioner med mindre strenge privatlivsbeskyttelse [2].
Sammenfattende giver prisfastsættelsesmodellen for DeepSeek-R1 på AWS en omkostningseffektiv løsning til storstilet AI-implementering ved at udnytte omkostninger til infrastruktur snarere end pr. Token prisfastsættelse. Denne tilgang kombineret med modellens effektive arkitektur gør det til en attraktiv mulighed for virksomheder, der søger at integrere avancerede AI -kapaciteter uden at pådrage sig høje omkostninger. Imidlertid skal overvejelser omkring databeskyttelse og omkostninger på stedet vurderes omhyggeligt.
Citater:
[1] https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-kcvgioe2gj33s
[2] https://pureai.com/articles/2025/02/04/leading-cloud-providers-offer-deepseekr1.aspx
)
[4] https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[6] https://inclusioncloud.com/insights/blog/deepseek-r1-industry-impact/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-ws/
[8] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-udunnings-for-on-premise-delmments
[9] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-about-deepseek/